ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2019.9

【MPC】模型预测控制(MPC)之多变量和状态空间研究附Matlab代码.rar 1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载
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特色项目

编程语言

  1. Java
    1. Java 编程思想
    2. Java 8 简明教程
    3. Java 从0~1个人笔记
    4. Java8 中文官方教程
  2. Python
    1. Think Python 中文第二版
    2. 笨办法学 Python · 续 中文版
  3. JavaScript
    1. JavaScript 编程精解 中文第三版
    2. 写给不耐烦程序员的 JavaScript
  4. C
    1. 笨办法学 C 中文版
  5. PHP
    1. 手把手教你写 PHP 协程扩展
  6. 综合
    1. TutorialsPoint 中文教程
    2. BeginnersBook 中文教程

后端/大数据

  1. Spark 2.2.0 中文文档
  2. Storm 1.1.0 中文文档
  3. Kafka 1.0.0 中文文档
  4. Beam 中文文档
  5. Zeppelin 0.7.2 中文文档
  6. Elasticsearch 5.4 中文文档
  7. Kibana 5.2 中文文档
  8. Kudu 1.4.0 中文文档
  9. Spring Boot 1.5.2 中文文档
  10. Airflow 0.10.2 中文文档
  11. HBase 3.0 中文参考指南
  12. Flink 1.7 中文文档
  13. Django 1.8 中文文档
  14. PySpark 学习手册

工具

  1. Scapy 中文文档
  2. 笨办法学 Linux 中文版
  3. Git 中文参考
  4. Scrapy 1.6 中文文档
  5. PyQt4 中文文档
  6. 命令行的艺术
  7. Numba 0.44 中文文档
  8. Cython 3.0 中文文档
  9. rpy2 2.8 中文文档

区块链

  1. Solidity 中文文档

数学笔记

  1. MIT 18.06 线性代数笔记
  2. MIT 18.03 写给初学者的微积分

数据科学文档

  1. NumPy 1.11 中文文档
  2. Pandas 0.19.2 中文文档
  3. Matplotlib 2.0 中文文档
  4. statsmodels 中文文档
  5. seaborn 0.9 中文文档

数据科学教程

  1. 斯坦福 STATS60 课本:21 世纪的统计思维
  2. 斯坦福博弈论中文笔记
  3. UCB Data8 课本:计算与推断思维
  4. UCB Prob140 课本:面向数据科学的概率论
  5. UCB DS100 课本:数据科学的原理与技巧
  6. TutorialsPoint NumPy 教程
  7. 复杂性思维 中文第二版
  8. 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版
  9. fast.ai 数值线性代数讲义 v2
  10. Pandas Cookbook 带注释源码
  11. 数据科学 IPython 笔记本
  12. UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记
  13. USF MSDS501 计算数据科学中文讲义
  14. 数据可视化的基础知识

CS 教程

  1. 计算机公开课推荐
  2. LeetCode,HackRank,剑指 offer,经典算法实现(已停更)
  3. GeeksForGeeks 翻译计划
  4. UCB CS61a 课本:SICP Python 描述
  5. UCB CS61b 课本:Java 中的数据结构
  6. UIUC CS241 系统编程中文讲义
  7. 数据结构思维
  8. 操作系统思维
  9. 中国大学 MOOC 计算机操作系统笔记
  10. 简单数据结构实现
  11. 司镜的数据结构课程(持续更新)
  12. 从零编写简单的数据库

AI 教程

  1. AILearning - 机器学习实战
    1. 文字教程
    2. 教学版视频
    3. 讨论版视频
  2. AI 路线图(知识树)
  3. Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南(已下线,请自行搜索)
  4. Machine Learning Mastery 博客文章翻译
  5. 斯坦福 CS229 机器学习中文笔记
  6. DeepLearning.ai 深度学习中文笔记
  7. 斯坦福 CS224n 自然语言处理中文笔记
  8. 斯坦福 CS234 强化学习中文笔记
  9. UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
  10. 台湾大学林轩田机器学习笔记
  11. Python 自然语言处理 中文第二版
  12. Scikit-learn 秘籍
  13. PythonProgramming.net 教程翻译
  14. 写给人类的机器学习
  15. 面向机器学习的特征工程
  16. Python 数据分析与挖掘实战(带注释源码)
  17. 与 TensorFlow 的初次接触
  18. TensorFlow Eager 教程
  19. 图嵌入综述(Arxiv 1709.07604)
  20. 基于深度学习的推荐系统:综述和新视角
  21. SciPyCon 2018 Sklearn 教程
  22. TensorFlow 学习指南
  23. fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记
  24. HackCV 网站文章翻译
  25. 数据科学和人工智能技术笔记
  26. Girls In AI:面向编程零基础女孩子的AI算法工程师养成计划
  27. Sklearn 学习指南
  28. 南瓜书(西瓜书公式推导解析)
  29. 关于卷积神经网络我们理解了什么
  30. Daily Interview - 人工智能面经
  31. 百页机器学习小书
  32. Natural Language Processing with PyTorch 中文版
  33. 李宏毅机器学习笔记
  34. 推荐系统遇上深度学习
  35. 可解释的机器学习

AI 文档

  1. Sklearn 0.19 中文文档
  2. PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程
  3. XGBoost 中文文档
  4. LightGBM 中文文档
  5. FastText 中文文档
  6. Gensim 中文文档
  7. OpenCV 4.0 中文文档

AI 比赛

  1. Interview:简历指南 + LeetCode + Kaggle
  2. Kaggle 学习系列视频
  3. 数据科学比赛收集平台

安全

  1. Kali Linux 秘籍 中文版
  2. Kali Linux Web 渗透测试秘籍 中文版
  3. Kali Linux 无线渗透测试入门指南 中文版
  4. Kali Linux 网络扫描秘籍 中文版
  5. Web Hacking 101 中文版
  6. 米斯特白帽培训讲义
  7. 安卓应用安全指南 中文版
  8. 渗透测试实战第三版(红队版)

其它

  1. ApacheCN 公众号历史文章
  2. 简历分享系列视频
  3. 斯坦福 CS183 系列 / YC 创业课系列中文笔记
  4. 独立开发/自由职业/远程工作资源列表
  5. 通往财富自由之路精细笔记
  6. 5 分钟商学院精细笔记
  7. English - World Travel

关于我们

我们是一个大型开源社区,旗下 QQ 群共一万余人,订阅用户至少一万人。Github Star 数量超过 40k 个,在所有 Github 组织中排名前 150。网站日 uip 超过 4k,Alexa 排名的峰值为 20k。我们的核心成员拥有 优快云 博客专家和简书程序员优秀作者认证。我们与 Datawhale、AI 有道、黄海广博士等国内知名开源组织和大 V 合作,组织公益性的翻译活动、学习活动和比赛组队活动。

与商业组织不同,我们并不会追逐热点,或者唯利是图。作为公益组织,我们将完成项目放在首要位置,并有足够时间把项目打磨到极致。我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要的东西,打造真正有价值的长尾作品。

除了以上组织或个人,我们还要感谢苍海国际、黑客派、GirlsInAI、DataSciComp、SeanCheney、AI 科技大本营的创意和支持。

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复现园区型综合能源系统多时间尺度模型预测优化调度(Matlab代码实现) 内容概要:本文详细阐述了“园区型综合能源系统多时间尺度模型预测优化调度”的Matlab代码实现方法,旨在通过模型预测控制(MPC)技术对包含电、热、气等多种能源形式的园区级综合能源系统进行日前、日内及实时等多时间尺度的协调优化调度。研究构建了涵盖可再生能源发电、储能装置、柔性负荷及需求响应等关键组件的系统模型,并采用先进的优化算法实现系统运行成本最小化与能源综合利用效率最大化的双重目标。重点在于复现高水平学术论文中的仿真模型,帮助科研人员深入理解综合能源系统调度的核心机理与关键技术细节。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或自动化等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真平台,正在从事综合能源系统、智能电网、能源互联网等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握多时间尺度下综合能源系统的建模与优化调度方法;② 深入理解模型预测控制(MPC)在复杂能源系统中的实际应用;③ 复现并验证高水平期刊论文的研究成果,提升科研仿真能力与学术论文撰写水平;④ 为实际园区能源管理系统的设计、运行与优化提供理论依据和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合“多时间尺度”“模型预测控制”“综合能源系统”“能源耦合”等核心关键词,系统学习相关理论知识,并通过提供的资源链接获取完整的代码与仿真模型,边运行代码边分析算法逻辑,重点关注目标函数设计、约束条件设定以及优化求解流程,确保实现从“代码复现”到“机理理解”的深度转化。 立即下载

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MPC综合能源系统+MPC滚动优化研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕基于模型预测控制(MPC)的综合能源系统多时间尺度日内滚动优化展开研究,系统阐述了MPC在处理动态负荷、可再生能源波动等不确定性因素下的能量管理与调度优化能力。研究采用Matlab代码实现,构建了涵盖状态估计、多变量输入预测、滚动优化求解等环节的完整技术框架,重点实现了电、热、气等多种能源形式的协同调度。文中还融合了鲸鱼优化算法(WOA)、粒子群优化(PSO)等智能算法与深度学习模型(如CNN-BiLSTM-Attention),用于提升风电/光伏功率预测精度,并结合状态估计方法(如UKF、AUKF)增强系统感知能力,从而提高MPC优化决策的准确性与鲁棒性。研究案例覆盖微电网、智能楼宇、虚拟电厂等典型应用场景,展示了MPC在实时性、前瞻性和多目标协调方面的显著优势。; 适合人群:具备电力系统、能源系统、自动化或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,有一定编程与建模基础的科研人员和技术开发者,特别适用于从事综合能源系统优化、微电网控制、可再生能源集成等方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统中多能流(电-热-气)的协同优化调度,实现能源高效利用与运行成本最小化;②支撑微电网、虚拟电厂、智能楼宇等场景下的日前-日内滚动优化决策,提升对可再生能源波动的适应能力;③为科研人员提供完整的MPC优化模型与Matlab代码实现范例,助力高水平论文撰写、算法复现与技术创新。; 阅读建议:该资源以Matlab代码为核心载体,强调理论与实践深度融合,建议读者结合文中提供的仿真案例与代码进行动手实践,重点关注MPC滚动优化框架的设计逻辑、预测-优化-反馈闭环机制的实现方式,并尝试引入其他智能算法或预测模型进行对比实验,以深化对综合能源系统优化控制的理解与应用能力。

ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2019.7

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